Den designorienterade forskningen inom bildigenkänningsteknik, att få en video eller kamera, att förstå vad den ser, spås revolutionera modeindustrin inom kommande år. Oskar Juhlin, professor på Stockholms Universitet, har flerårig erfarenhet av forskning inom bildigenkänningsteknik i modebranschen, och berättar att det de senaste åren skett ett stort tekniskt språng. Där ny teknik i form av datorseende spås kasta om även detaljhandeln i stort. 

– Bildigenkänningstekniken har funnits i trettio till fyrtio år men de senaste fyra åren har det skett stora tekniska framsteg, som gör att datorer blivit betydligt bättre och mer detaljerat förstår vad den ser genom en kamera. Så kallad deep learning, neurala nätverk, som innebär att algoritmer kan sortera ut information. Det innebär att en dator kan titta och generera en miljon relaterade bilder samtidigt, och lika snabbt kan datorn sortera ut dom på ett intelligent sätt, berättar Oskar Juhlin.

Deep Learning används idag att av många välkända företag. Google använder till exempel Deep Learning i deras algoritmer för röst- och bildigenkänning. Retailbranschen har också upptäckt vilka fördelar det finns att hämta i Deep Learning. Disney som har både svensk och internationell e-handel implementerade i september förra året e-handelssiten shopDisney där man implementerat ett bildigenkänningsverktyg för att snabba på bildsökningen på sidan, och därmed göra kundupplevelsen mer personlig.

Efterfrågan efter bildigenkänningstekniken beräknas bli stor inom detaljhandeln. År 2020 räknar Gartner med att 85 procent av all interaktion med kunden kommer ske via artificiell intelligens och däribland bildigenkänning.

Modeindustrin – ett ledande exempel för retail

Bildigenkänningstekniken innebär en möjlighet till stora analyser som människan inte kan hantera. Den kan även användas till annat – exempelvis för att bygga ett trendanalyssystem när man har en livevisning under en modevisning. De som tittar på en modevisning digitalt live kan integrera med modevisningen samtidigt, där man med hjälp av tekniken kan klicka på ett plagg på videoskärmen, spara en bild som videon genererar, och exempelvis dela den i sociala medier i realtid.

För modeindustrin innebär tekniken att kunden kan se vad som är en trend just nu. Om kunden har en röd scarf; vilka fler plagg trendar just nu som passar till den? Vilka trender finns just nu i Paris? Och vilka inflytelserika personer använder plaggen? Genom dataanalys får kunden förslag på produkter och rekommendationer. Det kommer förbättra köpupplevelsen och kundnöjdheten vilket innebär kommersiella fördelar för företag, säger Oskar.

–I takt med att de stora butikerna byggts ut och skalats, har vinnarna historiskt sätt varit de som kan hantera logistik och butikskedjor på ett effektivt sätt. I framtiden kommer vi istället se att de företag som ligger i framkant, är de som använder sig av avancerad dataanalys, och tar efter bolag som fokuserar mer på informationsteknologi, snarare än själva modet. De som på riktigt tar del av den kunddata som tekniken genererar, och därifrån skapar nya tjänster, kommer stå som vinnare, säger Oskar.

Den nya tekniken ställer krav på förändrad affärsmodell

–För företag innebär den framskridande tekniken och forskningen kring den, att de behöver lära sig av It-företagen som mer långsiktigt satsar på produktutveckling och vågar ta högre risker. Inom de kommande två åren kommer det skaka om detaljhandeln som långsiktigt och proaktivt behöver tänka redan nu på att implementera tekniken i sina tjänster. Framgångsrika bolag arbetar redan med den nya tekniken idag, och där ligger Amazon och Zalando i framkant, säger Oskar.

Microsoft och Intel bedriver forskning kring tekniken, och detaljhandeln behöver fundera på hur de kan satsa på den här typen av teknik. Det innebär en stor utmaning och omställning när företag behöver göra om hela sin affärsmodell. Tekniken kommer skaka om retailbranschen de kommande åren.

Bättre anpassning av produktion av varor

–Tack vare att bildigenkänningstekniken hjälper till att analysera vad kunden faktiskt gillar och i slutändan kommer köpa, går det att förutspå och anpassa produktionen därefter på ett effektivare sätt. På grund av att utbudet av varor historiskt sätt varit litet, har detaljhandeln producerat varor som konsumenten direkt konsumerar. Den nya tekniken innebär istället ett helt nytt sätt att arbeta, där man går ifrån att arbeta med korta och snabba produktionscyklar – till att planera sin produktion utifrån data som finns tillgänglig. Här är modeindustrin ett ledande exempel på den forskning vi bedriver, säger Oskar.

Även om forskningen på Stockholms Universitet sker tillsammans med modeindustrin kommer vi säkerligen se hur forskningen även kommer påverka den generella detaljhandeln. Vilka nya tjänster kommer vi till exempel se som hjälper kunden att välja möbler? Detaljhandeln har redan nu börjat tänka på hur de ska hinna ikapp de ledande företagen som tillämpar tekniken.

Oskar Juhlin

Oskar Juhlin
Professor Stockholms Universitet
oskarj@dsv.su.se
+46 (0)70-379 39 64

Vi realiserar den datadrivna potentialen i din affär
Läs mer om vårt erbjudande inom avancerad dataanalys